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• 200 1_ |a 大模型推荐系统 |9 da mo xing tui jian xi tong |b 专著 |e 算法原理、代码实战与案例分析 |f 刘强著

• 210 __ |a 北京 |c 电子工业出版社 |d 2024.10

• 215 __ |a 16,280页 |c 图 |d 24cm

• 314 __ |a 刘强，2009年毕业于中国科学技术大学有15年大数据与AI相关实践经验。出版过畅销书《构建企业级推荐系统》，翻译过《AI革命》《认识AI》《MongoDB性能调优实战》等优秀作品。目前是杭州数卓信息技术有限公司CEO，公司业务方向为构建大模型推荐系统、大模型知识库等，帮助企业利用大模型技术进行降本提效与精细化运营。同时，担任达观数据高级技术顾问，与达观数据一同推动推荐系统及大模型技术在行业的落地。

• 330 __ |a 本书主要分为3部分。第1部分介绍大模型相关技术，包括大模型的预训练、微调、在线学习、推理、部署等。第2部分将大模型在传统推荐系统中的应用抽象为4种范式——生成范式、预训练范式、微调范式、直接推荐范式，并对每种范式给出算法原理说明、案例讲解和代码实现。第3部分以电商场景为例，讲解大模型在电商中的7种应用，包括生成用户兴趣画像、生成个性化商品描述信息、猜你喜欢推荐、关联推荐、解决冷启动问题、推荐解释和对话式推荐。

• 333 __ |a 本书适用于有一定推荐系统基础，期望深入了解和学习大模型技术在推荐系统中的应用思路和方法的大学生、科研工作者、算法从业者、算法产品及技术管理者

• 690 __ |a TP18